[发明专利]一种反电信网络诈骗预警方法及系统

权利要求书

1.一种反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户贷款风控数据；

根据用户贷款风控数据按照预置的特征指标计算公式计算得到多个用户贷款行为特征指标；

将多个用户贷款行为特征指标输入至预置的诈骗预警模型中，得到预警结果。

2.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取并根据已被骗人员信息对预置的借贷风控历史数据库进行筛选，得到正样本数据集和负样本数据集；

对正样本数据集进行预处理，得到正样本预处理数据集；

通过数据分析工具对正样本预处理数据集与负样本数据集进行对比分析，得到被害人员在贷款行为数据上的分布特征；

根据被害人员在贷款行为数据上的分布特征采用预置的特征指标计算公式分别计算正样本数据集和负样本数据集中个人贷款行为特征指标；

根据个人贷款行为特征指标、正样本数据集和负样本数据集采用深度学习算法训练得到诈骗预警模型。

3.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，所述对正样本数据集进行预处理，得到正样本预处理数据集的步骤包括以下步骤：

对正样本数据集中的样本数据分别进行格式转化，生成新的正样本数据集；

对新的正样本数据集进行解析，得到诈骗相关信息，以形成正样本预处理数据集。

4.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，所述通过数据分析工具对正样本预处理数据集与负样本数据集进行对比分析，得到被害人员在贷款行为数据上的分布特征的步骤包括以下步骤：

通过数据分析工具对正样本预处理数据集中被害人员的贷款行为进行分析，得到被害人员贷款行为数据；

将被害人员贷款行为数据与负样本数据集中的各个贷款人员对应的贷款行为数据进行对比，得到多个差异结果；

根据多个差异结果得到被害人员在贷款行为数据上的分布特征。

5.根据权利要求2所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，还包括以下步骤：

定时对预置的借贷风控历史数据库中的数据进行更新，得到新的借贷风控历史数据库。

6.根据权利要求1所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，还包括以下步骤：

获取验证数据集；

将验证数据集输入至预置的诈骗预警模型中，得到多个验证结果；

根据多个验证结果采用预置的模型验证指标计算公式计算得到多个模型指标。

7.根据权利要求6所述的反电信网络诈骗预警方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据多个模型指标获取新的样本数据集；

根据新的样本数据集对预置的诈骗预警模型进行训练，得到新的诈骗预警模型。

8.一种反电信网络诈骗预警系统，其特征在于，包括：

贷款风控数据获取模块，用于获取用户贷款风控数据；

贷款行为特征指标计算模块，用于根据用户贷款风控数据按照预置的特征指标计算公式计算得到多个用户贷款行为特征指标；

诈骗预警模块，用于将多个用户贷款行为特征指标输入至预置的诈骗预警模型中，得到预警结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储一个或多个程序；

处理器；

当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。